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논문KCI 등재

블랙리터만과 모멘텀을 결합한 적극적 자산배분 전략 연구

A Study on Active Asset Allocation:Combining Momentum with Black-Litterman

이창훈|배원성
한국금융공학회 (Korean Association of Financial Engineering)|2024.03|金融工學硏究 (Korean Journal of Financial Engineering)|제23권 제1호|pp. 149-182|DOI 10.35527/kfedoi.2024.23.1.007

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Asset AllocationRobo-Advisor로보어드바이저자산배분평균분산블랙리터만듀얼모멘텀Mean-VarianceBlack-LittermanDual-Momentum
주제분류경영학

초록

본 연구에서는 마코위츠(Markowitz)의 평균분산(Mean-variance) 이론을 개선한 블랙리터만(Black-Litterman) 모형에 모멘텀 전략을 결합한 새로운 적극적 자산배분 모델을 제안한다. 블랙리터만 모델은 시장균형 포트폴리오가 내재하는 기대수익률에 투자자의 시장전망을 반영시킴으로써 평균분산 모형의 코너 해(corner solution) 문제를 체계적으로 해결하여 실무에서 많이 사용하고 있다. 다만 시장전망이 투자자의 주관이 반영됨에 따라 전문가의 지식과 경험에 의존하는 부분이 크다. 본 논문에서는 최근 시계열 데이터를 이용하여 계량적인 모멘텀 점수를 만들어 시장 변화에 대응할 수 있는 객관적인 방법을 제안한다. 또한 포트폴리오 편입자산 선택기준을 우수한 자산을 선택하는 상대모멘텀 전략과 하락손실을 제한하는 절대모멘텀 전략을 접목하여 더 높은 기대 수익률과 낮은 위험 달성이 가능함을 보여준다. 이 모델은 고정비중, 평균분산, 시장전망이 없는 블랙리터만 모델보다 수익률이 높고 변동성, MDD 등 포트폴리오 평가지표의 우수함을 확인하였다. 제안된 모델은 시장을 예측하지 않고 시장 변화에 대응하는 모델로 모형이 단순하고 직관적이라 쉽게 이해할 수 있다는 데 의의가 있다. 이 방법은 로보어드바이저와 같은 데이터 기반의 사람 개입이 필요 없는 자동화솔루션에 활용 가능할 것으로 기대된다.

Abstract

In this study, we propose a new proactive asset allocation model that combines the Black-Litterman model with a momentum strategy. The Black- Litterman model effectively addresses the corner solution problem of the mean- variance model by incorporating investor market views into the implied expected returns of the market equilibrium portfolio. However, it heavily relies on the subjectivity of market views, relying on expert knowledge and experience. In this paper, we suggest a quantitative momentum score using recent time series data to create a market outlook method that can adapt to market changes. Additionally, we integrate the relative and absolute momentum strategies, as criteria for asset selection in portfolio construction. This combination allows for achieving higher expected returns and lower risk. The proposed model demonstrates superior performance in terms of returns and portfolio evaluation metrics such as volatility and Maximum Drawdown(MDD) compared to the Black-Litterman model without market views, mean-variance considerations, or fixed weights portfolio. This model, designed to respond to market changes without predicting the market, is notable for its simplicity and intuitiveness, making it easily understandable. The significance lies in its potential application in automated solutions such as robo-advisors, where data-driven interventions without human involvement are preferred.

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